Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)

  • 2012.06b
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  • Pages.420-422
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  • 2012
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  • 1598-5164(pISSN)
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

Evolutionary association learning for detecting higher-order interactions of DNA methylation regions in human diseases

인간 질병에서 DNA 메틸화 지역의 고차상호작용 탐색을 위한 진화적 연관관계 학습

  • Rhee, Je-Keun (Interdisciplinary Program in Bioinformatics, Seoul National University) ;
  • Kim, Soo-Jin (Interdisciplinary Program in Bioinformatics, Seoul National University) ;
  • Zhang, Byoung-Tak (Interdisciplinary Program in Bioinformatics, Seoul National University)
  • 이제근 (서울대학교 생물정보학 협동과정) ;
  • 김수진 (서울대학교 생물정보학 협동과정) ;
  • 장병탁 (서울대학교 생물정보학 협동과정)
  • Published : 2012.06.22

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Abstract

DNA 메틸화는 후성유전학의 한 유형으로 유전자 발현을 조절하여 질병을 비롯한 다양한 생물학적 프로세스에 영향을 준다고 알려져 있다. 따라서 DNA 메틸화 정도와 인간 질병과의 연관성에 관한 연구는 질병의 원인 및 기전을 밝히고 메틸화 프로세스 조절을 통한 질병 치료 방법 개발을 위한 기반이 될 수 있다. 유전자 발현 조절 및 질병 발생은 많은 인자들의 복합적인 상호작용에 영향을 받으므로, 여러 위치에서의 메틸화 정도들의 고차원 조합을 이용한 질병과의 연관 관계 분석이 필수적이다. 본 연구에서는 진화 연산과 가중치 학습에 기반하여 유방암 발생과 연관되어 있는 메틸화 위치의 고차 상호작용을 탐색할 수 있는 방법을 제안한다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 국가연구재단